申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2024-04-08

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118247708A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/25;G06V40/16;G06F18/10;G16H80/00;A61B5/024

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开了一种去除运动伪迹的非接触式心率检测方法，包括：1将原视频帧序列张量化，分解出低秩和稀疏成分，从而获得低秩化的视频图像帧序列，实现图像层面的去噪；2提取感兴趣区域的像素均值时间序列，并使用完全自适应噪声集合经验模态分解方法，获得目标血容量脉冲信号；3对目标血容量脉冲信号进行频谱分析，获得心率主频再做相应的运算得到心率值。本发明从图像层面和信号层面同时进行非规律性运动噪声去除，完成真实场景中的准确心率检测，为非接触式心率检测研究提供新的方向，进而推动非接触式检测技术在真实场景中的应用。

主权项：1.一种去除运动伪迹的非接触式心率检测方法，其特征在于，是按照如下步骤进行：步骤一：获得低秩化视频图像帧序列；步骤1.1：利用摄像头设备获取I帧人脸图像视频，记为F＝[f1,f2,…,fi,…,fI]，其中，fi表示第i帧人脸图像，i＝1,2,…,I，令每一帧人脸图像的宽为W、高为H；步骤1.2：利用式1构建张量其中，n1＝I，表示人脸图像视频F的帧数、n2＝W×H，表示单帧人脸图像的像素点数、n3＝3，表示RGB的通道数； 式1中，是表示低秩人脸图像视频，ε为稀疏噪声张量；步骤1.3：求解张量中低秩人脸图像视频其中，表示第i帧低秩人脸图像，i＝1,2,…,I；步骤二：筛选最高质量的感兴趣区域；步骤2.1：感兴趣区域的定位和追踪：利用面部特征点检测和追踪方法对I帧人脸视频图像F进行面部特征点的检测和追踪，从而定位出每帧人脸图像中M个感兴趣区域的外接矩形，i＝1,2,…,I，M≥2；步骤2.2：感兴趣区域像素均值时间序列的提取：计算第i帧低秩人脸图像中每个感兴趣区域的像素均值，从而得到低秩人脸图像视频中每个感兴趣子区域的像素均值，并组成每个感兴趣区域在I帧低秩人脸图像上的像素均值时间序列；将第m个感兴趣区域在I帧低秩人脸图像上的绿色通道的像素时间序列记为其中，表示第m个感兴趣区域在第i帧低秩人脸图像上的绿色通道的像素均值；步骤2.3：计算G[m]的信噪比指标，从而得到[G[1],G[2]…,G[m],…,G[M]]的信噪比指标，再进行降序排序，从而选取[G[1],G[2]…,G[m],…,G[M]]中信噪比最高的对应的感兴趣区域作为第i帧低秩人脸图像上最高质量的感兴趣区域，并将第i帧低秩人脸图像上最高质量的感兴趣区域的像素均值序列记为Xi，从而得到I帧低秩人脸图像上的最高质量的感兴趣区域的像素均值序列记为X＝[X1,X2,…,Xi,…,XI]；步骤三：获得目标血容量脉冲信号：步骤3.1：利用完全自适应噪声集合经验模态分解法对X进行分解，得到用于反映心率的L个本征模态分量S＝[S1,S2,…,Sl,…SL]，Sl表示第l个本征模态分量，Sl＝[Sl,1,Sl,2,…,Sl,i,…Sl,I]，Sl,i表示第l个本征模态分量中的第i帧低秩人脸图像上的像素均值；步骤3.2：定义候选本征模态分量集Ssad，并初始化Ssad为空；初始化l＝1；步骤3.3：计算第l个本征模态分量Sl的频谱图，并判断第l个频谱图中最大幅值所对应的频率是否处于所设定的血容量脉冲信号的频率范围[LPF,HPF]内，若处于，则将第l个本征模态分量Sl加入候选本征模态分量集Ssad中；否则，直接执行步骤3.4；其中，LPF表示最低截至频率，HPF表示最高截至频率；步骤3.4：将l+1赋值给l；并返回步骤3.3，直到LL为止，从而得到候选本征模态分量集Ssad；步骤3.5：比较候选本征模态分量集Ssad中每个本征模态分量频率所对应的最大幅值，并选取最大值所对应的本征模态分量作为目标血容量脉冲信号，并记为L＝[L1,L2,…,Li,…,LI]；其中，Li表示最大值所对应的本征模态分量中的第i帧低秩人脸图像上的像素均值；步骤四：心率计算；采用滤波器对L进行滤波后，再利用快速傅里叶变换计算滤波后的目标血容量脉冲信号的功率谱密度分布，并将所述功率谱密度分布中频率处于所设定的频率范围[LPF,HPF]内最多的源分量估计信号确定为心率信号，从而计算心率信号的主频率fmax并得到心率值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 一种去除非规律性运动伪迹的非接触式心率检测方法

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